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QUESTION & ANSWER

AIのキャッシュフロー予測のために企業はどのようなデータが必要ですか?

最小限に、歴史的コレクション、受取可能、購入注文契約、期間、払い戻し、固定支出および資金残高は、時間枠、組織的企業、および事業の前提の明確な予測で、調整する必要があります。 データは、実際の発生、計画、約束、予測と予算の払い戻し、期間、異常に大量の取引および関連取引を区別する必要があります。 AIは、特徴付け、シナリオ分析および説明を支援することができますが、その結果、それは、プロジェクトを混乱させるか、または関連する取引を考慮に入れることはできません。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

キャッシュフロー予測は、直接大規模なモデルに提示されていません。 企業は、時間シリーズとビジネスドライバを確立する必要があります。顧客対応のアカウント、注文配送、請求計画、歴史上の払い戻し、購入支払い、給与家賃、資金調達および税金。 モデルのトレーニングと検証は、将来の情報の使用を避けるために時間がかかります。異常、季節的およびビジネス構造的変化は、個別にマークされるべきです。 出力には、単一の図ではなく、予測、主要な仮定、偏差、および決定が含まれます。 より、企業は、より正確なルールや複雑なモデルが表示されることがあります。

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

歴史サイクルが季節や操業変化に左右されるかどうか購入注文が実際の現金に関連している契約の受取不能かどうか異常に大小、一回限りのイベントにマークはありますか?予測とエラーの結果を使用する人は誰ですか?
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

(c) 被験者の特定、サイクル、意思決定の活用

02

検証キー依存

(b) 歴史ある現金とビジネスのドライバーのコラボレーション

03

評価可能な結果の開発

トレーニング検証とバック検出は、時間単位で確立されます。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

予測の偏差は継続的に比較され、仮定が更新されます。

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

チームは確認された注文、支払い計画、顧客履歴払い戻し、固定費用、輸出ベンチマーク、遅延払い戻し、および新しい注文を接続し、単一の正確な金額を約束するのではなく、週単位の逸脱を繰り返します。例は特定のクライアントのパフォーマンスを表さないし、実際の結論は、企業の自身のビジネスボリューム、サンプル、システム、および責任境界の文脈で検証する必要があります。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

現金の流れに直接等しい利益を作る。

将来の支払いや決済情報を含むトレーニングデータ

長期歴史平均をビジネス構造の変化を無視し、長期歴史平均値を使用する

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

プロジェクトの配信は、データキャリブレーション、タイムスクラッチ、機能の前提、レトロスペクティブ指標、投影範囲、異常値および逸脱であるべきであり、結果は財務計画によってのみサポートされるべきである。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント